【摘要】：目前大多數(shù)行程時(shí)間可靠性計(jì)算模型僅考慮行程時(shí)間靜態(tài)概率分布,無(wú)法刻畫(huà)其動(dòng)態(tài)隨機(jī)演化過(guò)程。結(jié)合交通流動(dòng)力學(xué)模型,本文利用概率密度演化理論建立隨機(jī)行程時(shí)間概率密度演化模型,動(dòng)態(tài)反映道路行程時(shí)間可靠性的實(shí)時(shí)波動(dòng);結(jié)合數(shù)論選點(diǎn)和偏微分方程TVD格式數(shù)值解設(shè)計(jì)了模型的求解算法;對(duì)上海某高架路段進(jìn)行實(shí)證分析,并與傳統(tǒng)的蒙特卡洛方法進(jìn)行算法對(duì)比。結(jié)果表明,模型能夠較好地刻畫(huà)行程時(shí)間概率密度在不同時(shí)段的隨機(jī)演化規(guī)律,且計(jì)算時(shí)耗大大低于蒙特卡洛仿真。研究能夠?yàn)榻煌ü芾聿块T(mén)道路行程時(shí)間預(yù)測(cè)提供理論依據(jù)和工程實(shí)踐參考。
【圖文】：

ppOzzz+=+ΔΔ（24）,11,11,11()()()2jkjkjkpppOzzz+=+ΔΔ（25）將式（24）與（25）代入式（23）便可得到PΘ,Z(θq,zj,tk)。步驟5：算法結(jié)束判斷與最終結(jié)果輸出回到步驟二，令q=q+1，若q<Nsel，則按文獻(xiàn)[20]所給次序選擇下一個(gè)離散代表點(diǎn)，繼續(xù)計(jì)算，否則，算法結(jié)束，計(jì)算得到行程時(shí)間的動(dòng)態(tài)概率密度函數(shù)Pz(z,t)的數(shù)值解為：,1(,)(,,)selNZjkzqjkqPztPθztΘ==（26）4實(shí)例分析對(duì)上海南北高架部分路段進(jìn)行實(shí)例分析，路網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。圖1上海南北高架結(jié)構(gòu)圖如圖1所示，考察A、B兩點(diǎn)之間道路區(qū)域的隨機(jī)行程時(shí)間動(dòng)態(tài)演化規(guī)律，該區(qū)域總長(zhǎng)5km，其中，A點(diǎn)是交通流入點(diǎn)，，B點(diǎn)是交通流出點(diǎn)。根據(jù)檢測(cè)線圈收集道路交通流點(diǎn)速度、占有率等實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，檢測(cè)線圈每間隔5分鐘更新一次，共采集了3天、每天24小時(shí)的數(shù)據(jù)。根據(jù)測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)擬合標(biāo)定，分析道路行程時(shí)間概率密度函數(shù)的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。4.1交通狀態(tài)聚類(lèi)分析由于24小時(shí)內(nèi)高峰低谷的交通狀況存在較大差別，很難用一種分布來(lái)描述24小時(shí)內(nèi)路網(wǎng)的速度、密度、流量等變量的隨機(jī)概率分布，而不同的交通狀況所服從的分布的參數(shù)也各不相同，本文根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行聚類(lèi)分析，其次分別擬合不同狀態(tài)下的速度概率密度函數(shù)。取流量、占有率、速度作為交通狀態(tài)的聚類(lèi)指標(biāo)，采用K-均值聚類(lèi)分析法，得到如下結(jié)果（篇幅所限，以下僅給出第一天的聚類(lèi)結(jié)果）：圖2交通狀態(tài)聚類(lèi)圖對(duì)照不同類(lèi)別所對(duì)應(yīng)的檢測(cè)時(shí)間，將交通狀況按照時(shí)間分成3個(gè)階段：分為3個(gè)時(shí)間段：夜間：0點(diǎn)-早上6點(diǎn)，白天：早上7點(diǎn)-下午4點(diǎn)，晚上：下午4點(diǎn)-下午23點(diǎn)。4.2數(shù)據(jù)擬合分析為了更好的說(shuō)明擁擠條件下TTR動(dòng)態(tài)演化過(guò)程的

刻?4小時(shí)的數(shù)據(jù)。根據(jù)測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)擬合標(biāo)定，分析道路行程時(shí)間概率密度函數(shù)的動(dòng)態(tài)演化規(guī)律。4.1交通狀態(tài)聚類(lèi)分析由于24小時(shí)內(nèi)高峰低谷的交通狀況存在較大差別，很難用一種分布來(lái)描述24小時(shí)內(nèi)路網(wǎng)的速度、密度、流量等變量的隨機(jī)概率分布，而不同的交通狀況所服從的分布的參數(shù)也各不相同，本文根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)交通狀態(tài)進(jìn)行聚類(lèi)分析，其次分別擬合不同狀態(tài)下的速度概率密度函數(shù)。取流量、占有率、速度作為交通狀態(tài)的聚類(lèi)指標(biāo)，采用K-均值聚類(lèi)分析法，得到如下結(jié)果（篇幅所限，以下僅給出第一天的聚類(lèi)結(jié)果）：圖2交通狀態(tài)聚類(lèi)圖對(duì)照不同類(lèi)別所對(duì)應(yīng)的檢測(cè)時(shí)間，將交通狀況按照時(shí)間分成3個(gè)階段：分為3個(gè)時(shí)間段：夜間：0點(diǎn)-早上6點(diǎn)，白天：早上7點(diǎn)-下午4點(diǎn)，晚上：下午4點(diǎn)-下午23點(diǎn)。4.2數(shù)據(jù)擬合分析為了更好的說(shuō)明擁擠條件下TTR動(dòng)態(tài)演化過(guò)程的特點(diǎn)，將其與暢通狀態(tài)下的TTR演化過(guò)程進(jìn)行對(duì)比，分析兩種狀態(tài)下演化規(guī)律的異同點(diǎn)，凸顯擁擠條件下TTR演化特征。根據(jù)圖2交通狀態(tài)聚類(lèi)判別的分析結(jié)果分別選取暢通和擁擠代表性的時(shí)段，考察夜間暢通時(shí)段02:00~02:30和晚高峰時(shí)段18:00~18:30之間的TTR演化過(guò)程，分別對(duì)這兩個(gè)時(shí)段內(nèi)道路A、B兩點(diǎn)處隨機(jī)交通流平均速度做概率分布擬合，具體過(guò)程和結(jié)果如下：
【作者單位】： 常州大學(xué)商學(xué)院;上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71303157) 上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13ZR1458200) 上海理工大學(xué)博士啟動(dòng)資金資助項(xiàng)目(BSQD201407)
【分類(lèi)號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：2521411